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石崎健人 
多変量解析のクラスター分類を信じ込んでいませんか
マーケティングリサーチの現場では、アンケート結果を多変量解析にかけてクラスター分析を行い、顧客を3つや4つのタイプに分類することがよくあります。統計ソフトが美しく分類してくれたグループを眺めながら、「A層は価格重視」「B層はブランド志向」と命名し、施策に落とし込んでいく流れは一見合理的に見えます。
しかし実務を重ねるほど、ある違和感に突き当たります。その分類通りの人に実際に会ったことがあるでしょうか。筆者は長年リサーチに携わってきましたが、多変量解析で導き出されたクラスターそのままの生活者に出会う確率は驚くほど低いのです。
統計的に意味のある分類と、目の前にいる生身の人間の行動は必ずしも一致しません。このギャップを理解せずに施策を進めると、顧客理解を誤り、的外れな打ち手を繰り返すことになります。
クラスター分析とは何をしているのか
クラスター分析は、アンケートで得られた大量のデータから似た傾向を持つ回答者をグループ化する統計手法です。たとえば購買行動や価値観に関する20問の質問に対する回答パターンを解析し、統計的な距離が近い人同士を束ねていきます。
この手法自体に問題があるわけではありません。多変量解析は膨大なデータから傾向を抽出し、全体像を把握するために有効な道具です。問題は、その結果を「実在する顧客像」として扱ってしまうことにあります。
統計ソフトは与えられたデータを最適に分類しますが、それはあくまで数値上の類似性に基づいた切り分けに過ぎません。Aクラスターに分類された200人の回答者は、統計的には似ているかもしれませんが、一人ひとりの生活文脈や価値観の背景はまったく異なります。
クラスター分析が示すのは「傾向の束」であり、「典型的な個人」ではないのです。この区別を曖昧にしたまま議論を進めると、架空の人物像に向けた施策が生まれてしまいます。
なぜクラスター通りの人に会えないのか
統計的に導かれたクラスターと実際の生活者の間にズレが生じる理由はいくつかあります。
第一に、人間の行動や価値観は文脈依存性が高いという点です。アンケートで「価格を重視する」と答えた人でも、実際の購買場面では別の要素が優先されることは珍しくありません。日常の食品は安さで選ぶが、贈答品では品質を重視するといった使い分けは日常的に起こります。
第二に、クラスター分析は複数の変数を統合して分類しますが、その統合プロセスで個々の文脈が削ぎ落とされます。20の質問に対する回答パターンから3つのクラスターを作ると、各クラスターは複数の特徴の「平均的な組み合わせ」になります。しかし現実の個人は、ある質問ではAクラスター的で、別の質問ではBクラスター的な回答をしていることも多いのです。
第三に、アンケートという形式そのものが持つ限界があります。選択肢から選ぶ行為は、回答者の本当の考えを単純化します。実際には「状況によって変わる」「そもそもそんなことを考えたことがない」という回答が本音であっても、調査票上では何らかの選択を強いられます。
こうした理由から、統計的に綺麗に分かれたクラスターは、データ上の産物であって実在の人物像ではないことを理解する必要があります。
クラスター分析を過信すると起こる問題
クラスターをそのまま顧客セグメントとして扱うと、実務上さまざまな問題が生じます。
最もよくあるのは、施策のターゲット設定を誤るケースです。「A層向けの低価格商品」「B層向けの高品質商品」といった打ち出しをしても、実際にはその通りに反応する顧客が想定より少なく、期待した成果が出ません。なぜならA層もB層も、統計上の概念であって実在する固定的な層ではないからです。
次に、クリエイティブやメッセージの方向性を見失う問題があります。クラスター分析の結果をもとにペルソナを作成し、そのペルソナに向けた広告表現を考えても、どこか的を射ない仕上がりになることがあります。統計的な平均値から作られた人物像は、誰でもあり誰でもない存在になりがちだからです。
さらに深刻なのは、顧客理解が表面的なラベリングで止まってしまうことです。「この人はA層だから価格重視」と分類した瞬間、その人がなぜ価格を重視するのか、どういう文脈でそう考えるのかという深掘りが止まります。分類することで理解した気になり、本質的な洞察に到達できなくなるのです。
クラスター分析の結果は道具として使うべきであり、答えとして扱うべきではありません。この認識がないまま進めると、データに基づいているように見えて実は顧客から遠ざかっていくという皮肉な結果を招きます。
定量と定性を組み合わせて現実を捉える
では多変量解析やクラスター分析は使わないほうがよいのかといえば、そうではありません。問題は統計結果の扱い方にあります。定量データから得られた分類を出発点として、定性調査で実態を確かめていくアプローチが有効です。
具体的には、クラスター分析で導かれた各グループの特徴を仮説として持ちながら、デプスインタビューやフォーカスグループインタビュー（FGI）とは？定性調査の流れ・活用事例・成功のポイントを実施します。その際、統計上A層に分類された人を数名呼んで話を聞くのではなく、分類軸そのものが現実に意味を持つのかを検証する姿勢が重要です。
たとえば「価格重視層」とラベルされたクラスターがあったとして、実際にその層に該当する人に会って話を聞くと、価格を気にする理由が多様であることに気づきます。家計を預かる立場として節約意識が高い人、品質に差がないなら安いほうを選ぶという合理的判断をする人、そもそもその商品カテゴリーに関心が薄いため価格以外の判断材料を持たない人など、背景はバラバラです。
こうした文脈を理解すると、「価格重視層向け施策」という単一の打ち手では不十分だとわかります。節約志向の人にはコストパフォーマンスの高さを伝え、関心の薄い人にはまず商品カテゴリー自体の価値を伝える必要があるかもしれません。
定量調査で全体の傾向を掴み、定性調査でその傾向の背後にある文脈や理由を理解する。この往復によって、統計的な分類を現実の顧客理解に接続できます。
実際の顧客理解はもっと複雑で流動的
筆者がある食品メーカーのプロジェクトに関わったとき、クラスター分析で「健康志向層」「味重視層」「利便性重視層」という3つのセグメントが導かれました。クライアントはこの分類をもとに商品ラインを整理しようと考えていました。
しかしインタビュー調査を実施すると、実際の消費者は場面によって優先順位を変えていることがわかりました。平日の朝は利便性、週末の夕食は味、体調が気になるときは健康成分といった具合に、同じ人が状況に応じて異なる基準で商品を選んでいたのです。
つまり顧客は固定的なセグメントに属しているのではなく、購買の文脈ごとに異なる顔を見せます。統計的に分類された「健康志向層」という人が常に存在するのではなく、「健康を気にする場面」に入ったときに健康志向的な行動をとる人がいるということです。
この理解に立つと、商品開発やコミュニケーション施策の方向性が変わります。特定のセグメント向けに商品を作るのではなく、どの場面でどのニーズが立ち上がるのかを設計し、その文脈に刺さる価値提案を考える必要があります。
別のプロジェクトでは、クラスター分析で「ブランドロイヤル層」と分類された顧客グループがありましたが、実際に話を聞くとロイヤルティの中身がまったく異なっていました。ある人は長年使い慣れているから変える理由がないという消極的理由で、別の人はブランドの世界観に共感しているという積極的理由でした。同じクラスターに入っていても、マーケティング上のアプローチはまるで違うべきだったのです。
こうした事例からわかるのは、統計的な分類はあくまで入り口であり、そこから先の理解を深める作業が本質だということです。クラスターという「箱」を作って満足するのではなく、その箱の中身を丁寧に見ていく姿勢が求められます。
統計結果を道具として使いこなす視点
多変量解析やクラスター分析の価値を否定するのではなく、その限界を理解した上で適切に活用することが重要です。統計分析は大量のデータから傾向を抽出し、議論の土台を作るためには有効です。問題はその結果を「真実」として扱うことにあります。
実務で使う際には、クラスター分析の結果を「仮説」として位置づけることを推奨します。「こういう傾向のグループがありそうだ」という示唆として受け取り、その仮説を定性調査で検証し、精緻化していくプロセスを組み込むのです。
また、クラスターの数や切り口を変えて複数パターン試してみることも有効です。3つに分けた場合と5つに分けた場合で見える景色が変わります。どの分類が正解というわけではなく、どの切り口が施策を考える上で有用かという実務的な判断基準で選ぶべきです。
さらに、クラスター分析の結果をチーム内で共有する際には、「統計上こういう分類ができる」という表現にとどめ、「顧客はこの3タイプに分かれる」といった断定的な言い方を避けることが大切です。言葉の使い方ひとつで、受け手の理解が固定化されてしまうからです。
統計は現実を完全に写し取る鏡ではなく、ある角度から光を当てる懐中電灯のようなものです。その光が照らす範囲を理解し、照らされない部分があることを常に意識しながら使うことで、データは本当の意味で役立つ道具になります。
調査設計の段階から統合的に考える
定量と定性のギャップを埋めるには、調査設計の段階から両者を組み合わせた設計をすることが理想です。最初から「定量で傾向を掴み、定性で文脈を理解する」という流れを想定しておくと、それぞれの調査で何を明らかにすべきかが明確になります。
たとえば定量調査の調査票を設計する段階で、後続の定性調査でどんな質問をするかをある程度想定しておきます。クラスター分析で分類したあと、その分類軸が実際に意味を持つのかを検証するためのインタビューフローを事前に考えておくのです。
逆に、定性調査を先に実施して仮説を作り、それを定量調査で検証するという順序もあります。少数のデプスインタビューから顧客の多様な文脈を理解し、その文脈が全体の中でどの程度の割合で存在するのかを定量で確認する流れです。
どちらの順序であれ、定量と定性を別々の調査として切り離すのではなく、一連の顧客理解プロセスとして統合的に設計することが鍵になります。そうすることで、統計的な分類と現実の生活者の間にあるギャップを埋め、実務に活かせる深い理解に到達できます。
調査設計の段階でこうした視点を持つことは、限られた予算と時間の中で最大の成果を得るためにも有効です。定量だけ、定性だけで完結させようとせず、両方の強みを活かす設計を心がけましょう。
まとめ
多変量解析で導き出されたクラスターは、統計的に意味のある分類ではあっても、その通りの人が実在するわけではありません。人間の行動や価値観は文脈に応じて変化し、単一のラベルで捉えきれるほど単純ではないからです。
クラスター分析の結果を顧客の真の姿として扱うと、ターゲット設定を誤り、表面的な理解で施策を進めてしまう危険があります。統計結果はあくまで仮説や議論の出発点として位置づけ、定性調査を通じて実態を確かめていく姿勢が不可欠です。
定量データで全体の傾向を掴み、定性調査でその背後にある文脈や理由を理解する。この往復によって、データと現実の生活者をつなぐ深い顧客理解が可能になります。統計は便利な道具ですが、その限界を知り、使いこなす視点を持つことが実務では求められます。
よくある質問
この記事を書いた人
石崎 健人 | 株式会社バイデンハウス マネージング・ディレクター
リサート所属モデレーター。外資系コンサルティング・ファーム等を経て現職。バイデンハウスの消費財、ラグジュアリー、テクノロジー領域のリーダーシップ。生活者への鋭い観察眼と洞察力を強みに、生活者インサイトの提供を得意とする。より新しいデータでは株式会社バイデンハウス代表取締役。現在ではインタビュールーム株式会社（リサート）取締役。アドタイにてZ世代の誤解とリアル。「ビーリアルな、密着エスノ記」連載中。